KR101823652B1 - A big data-based contact prediction system for prevention of electric accident due to the contact the roadside tree with high-voltage wire of electric poles - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 전신주 고압선의 가로수 혼촉으로 인한 전기사고 예방을 위한 빅 데이터 기반 혼촉예측 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 빅 데이터(big data)의 정보를 이용하여 가로수 성장에 대한 1년간 평균 높이를 계산하고, 계산된 가로수의 높이와 상기 전신주의 고압선 높이를 비교 분석하여 혼촉발생 예측 정보를 제공하는 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템을 구비함으로, 전신주의 고압선이 주변의 가로수의 가지와의 혼촉으로 인한 전기사고의 예방 및 전신주의 유지보수 업무의 효율성을 높일 수 있는, 전신주 고압선의 가로수 혼촉으로 인한 전기사고 예방을 위한 빅 데이터 기반 혼촉예측 시스템에 관한 것이다. [0001] The present invention relates to a big data-based complex prediction system for preventing electric accidents due to interference of a street power line of a mains power cable, and more particularly, to a system for predicting a yearly average height of a tree line growth using information of big data And a large data-based collision prediction system that provides the collision occurrence prediction information by comparing and analyzing the calculated height of the row of trees and the height of the high-tension line of the electric pole, so that the high-voltage line of the pole- The present invention relates to a large-data-based mixed-signal prediction system for preventing electrical accidents due to interference of a roadside line of a mains mains power cable, which can improve efficiency of maintenance and maintenance of a mains supply.
해마다 전신주의 고압선과 수목과의 접촉(혼촉)으로 인한 1선 지락이 정전 고장의 중요한 요인으로 작용하고 있는 실정이다. Each year, a 1-wire ground fault due to the contact between the high-voltage cable and the trees is an important factor in the power failure.
도 1a는 종래 기술에 따른 수목 접촉에 의한 고압선 혼촉 상태를 실시예로 나타낸 것이고, 도 1b는 종래 기술에 따른 고압선과 수목 접촉에 의한 1선 지락 고장 상태를 실시예로 나타낸 것이다. FIG. 1A shows an embodiment in which a high-voltage line is interrupted by a tree contact according to the prior art, and FIG. 1B shows an example of a 1-line ground fault by a high voltage line and a tree contact according to the prior art.
도 1a에 도시된 바대로, 일반적으로 전신주의 고압선과 가로수는 도로의 보도에 일렬로 위치하여 설치되어 있는데, 가로수는 생물로서 계속 성장하는 특성이 있어 가만히 두면 가로수는 고압선과 혼촉 된다. As shown in Fig. 1A, generally, a high-voltage line and a roadside line of a telephone pole are arranged in line in a sidewalk of a road, and a roadside tree is an organism that continues to grow.
이 경우 도 1b에 도시된 바대로, 20,000V가 넘는 전신주의 고압선이 가로수의 수목과 혼촉되어 1선 자락이 고장 나거나, 고압선의 피복 부분이 닳아지면 누전이나 정전이 발생하게 된다. In this case, as shown in FIG. 1B, when a high-voltage line of more than 20,000 V is interfered with the trees of the aqueducts, the one-line terminal is broken, or when the covering portion of the high-voltage line is worn out, a short circuit or a power failure occurs.
하지만, 종래기술은 매년 고압선과 수목 접촉에 의한 지락사고로 인명 및 재산 피해가 속출함에도 불구하고, 날씨 데이터와 가로수의 종류에 따른 성장 높이를 예측하는 시스템이 부존재 하였고, 이로 인해 지자체 민원이 들어오면 가로수의 종류나 시기에 관계없이 가로수를 무작정 가지치기하여 아까운 수목을 낭비할 뿐 아니라, 가로수의 혼촉으로 인한 전신주의 유지 보수 업무에 미흡한 문제점이 있었다. However, in spite of the fact that the conventional technology has suffered a loss of life and property due to a ground fault caused by a high-voltage line and a tree contact every year, a system for predicting a growth height according to weather data and a kind of avenues has not existed. Regardless of the type and timing of the roadside trees, the roadside trees are not only wasted by pruning the trees, but also the maintenance work of the telephone poles due to the interference of the roadside trees is insufficient.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 빅 데이터(big data)의 정보를 이용하여 가로수 성장에 대한 1년간 평균 높이를 계산하고, 계산된 가로수의 높이와 상기 전신주의 고압선 높이를 비교 분석하여 혼촉발생 예측 정보를 제공하는 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템을 구비함으로, 전신주의 고압선이 주변의 가로수의 가지와의 혼촉으로 인한 전기사고의 예방 및 전신주의 유지보수 업무의 효율성을 높일 수 있는, 전신주 고압선의 가로수 혼촉으로 인한 전기사고 예방을 위한 빅 데이터 기반 혼촉예측 시스템을 제공하는데 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide a method and apparatus for calculating a one-year average height for tree growth using information of big data and comparing the height of the calculated tree line with the height of the high- And a large data-based mixed-signal prediction system that provides prediction information, it is possible to prevent the occurrence of electric accidents due to interference of the high-voltage lines of the mains pole with the branches of the surrounding roads, and to improve the efficiency of maintenance work of the mains pole, And to provide a big data-based conflict prediction system for preventing an electrical accident caused by a collision.
상기 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 전신주 고압선의 가로수 혼촉으로 인한 전기사고 예방을 위한 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템은, 전신주의 고압선이 주변의 가로수의 가지와의 혼촉으로 인한 전기사고의 예방 및 전신주의 유지보수 업무의 효율성을 높이기 위해, 빅 데이터(big data)의 정보를 이용하여 가로수 성장에 대한 1년간 평균 높이를 계산하고, 계산된 가로수의 높이와 상기 전신주의 고압선 높이를 비교 분석하여 혼촉발생 예측 정보를 제공하는 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템을 제공한다.
In order to accomplish the above object, there is provided a system for predicting a big data-based mixed signal for preventing an electric accident caused by interference of a roadside pole of a high-voltage pole of a pole according to the present invention, In order to increase the efficiency of the maintenance work of the vehicle, the average height of the annual growth of the roadside tree is calculated by using the information of big data, and the height of the calculated avenue and the height of the high- And provides a prediction based on a big data-based coincidence prediction.
본 발명은 전신주의 고압선이 주변의 가로수의 가지와의 혼촉으로 인한 전기사고의 예방 및 전신주의 유지보수 업무의 효율성을 높일 수 있는 기술적 효과가 있다.
The present invention has the technical effect of enhancing the efficiency of maintenance work of the electric pole and the prevention of the electric accident due to the interference of the high-voltage cable of the pole with the branches of the roadside trees around the pole.
도 1a는 종래 기술에 따른 수목 접촉에 의한 고압선 혼촉 상태를 실시예로 나타낸 것이다.
도 1b는 종래 기술에 따른 고압선과 수목 접촉에 의한 1선 지락 고장 상태를 실시예로 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템 및 수목 관리자 단말 간의 관계를 계략적으로 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템의 구성을 상세히 나타낸 것이다. FIG. 1A shows an embodiment in which a high-voltage line is interfered with a tree contact according to the prior art.
1B shows an example of a 1-line ground fault state by a high voltage line and a tree contact according to the prior art.
FIG. 2 schematically shows a relationship between a big data-based mixed-mindedness prediction system and a tree manager terminal according to the present invention.
FIG. 3 shows a detailed configuration of a big data-based coincidence prediction system according to the present invention.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하도록 한다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 2는 본 발명에 따른 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템 및 수목 관리자 단말 간의 관계를 계략적으로 나타낸 것이다. FIG. 2 schematically shows a relationship between a big data-based mixed-mindedness prediction system and a tree manager terminal according to the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명은 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템(100) 및 수목 관리자 단말(200)을 포함한다. Referring to FIG. 2, the present invention includes a big data-based
빅데이터 기반 혼촉예측 시스템(100)은 빅 데이터(big data)의 정보를 이용하여 가로수 성장에 대한 높이 측정하고, 날씨 정보, 습도, 온도 등에 따른 가로수의 수종에 따른 높이 변화를 예측하며, 가로수 높이 측정을 통한 전신주의 높이와 고압선의 혼촉(contact) 가능 높이를 계산함으로, 최적 수목 혼촉 방지를 위한 예측 데이터를 제공하며, 상기 예측 데이터를 토대로 수목접촉 전 가지치기 등의 작업을 수행하여 정전 사고를 미연에 방지할 수 있도록 해주는데, 이에 대한 구체적인 설명은 도 3에서 후술한다. The big data-based
수목 관리자 단말(200)은 고압선의 수목 접촉으로 인한 정전 사고 우려 시 현장에서 수목 관리자가 소지한 이동 단말로, 이를테면 스마트 폰, PDA, 노트북 등을 포함할 수 있다.The
이 경우 수목 관리자 단말(200)은 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템(100)과 무선 통신을 통해 전신주 고압선의 혼촉 방지를 위한 유지보수 업무를 수행한다. In this case, the
여기서, 무선 통신으로 이를테면, 지그비(Zigbee), 알에프(RF), 와이파이(WiFi), 3G, 4G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet) 등을 사용할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. In this case, for example, Zigbee, RF, WiFi, 3G, 4G, LTE, LTE-A, and Wireless Broadband Internet can be used for wireless communication. However, the present invention is not limited thereto.
도 3은 본 발명에 따른 빅 데이터 기반 혼촉예측 시스템의 구성을 상세히 나타낸 것이다. FIG. 3 shows a detailed configuration of a big data-based coincidence prediction system according to the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 빅 데이터 기반 혼촉예측 시스템(100)은 가로수 자료 수집부(110), 전신주 자료 수집부(120), 날씨정보 수집부(130), 위치정보 수집부(140), 통신부(150), 가로수 혼촉 예측부(160), 유지보수 수행부(170), 디스플레이부(180) 및 제어부(190)를 포함한다. Referring to FIG. 3, the big data-based
가로수 자료 수집부(110)는 배전 전기(이를테면, 전신주의 고압선, 중성선 등)가 설치된 현장의 가로수의 종류, 1년간 수종이 성장하는 평균 높이와 넓이 등 가로수 자료 관련 정보를 수집한다. The roadside
전신주 자료 수집부(120)는 일정 지역에 설치된 전신주의 높이, 형태, 배치 장소 등 전신주 자료 관련 정보를 수집한다. The telephone pole
날씨정보 수집부(130)는 가로수가 설치된 지역의 1년간 기상정보(이를테면, 날씨 정보, 풍향정보, 풍속정보, 온도정보, 습도정보, 안개정보, 일사량정보, 강설량정보, 강우량정보 등)를 국내 기상청과 연계하여 수집한다. The weather
위치정보 수집부(140)는 고압선이 설치된 위치 및 고압선 주변의 가로수가 분포된 지역의 위치 정보 등을 수집한다. The position
통신부(150)는 수목 관리자 단말(200)과 유선 또는 무선 통신을 수행할 수 있도록 인터페이스를 제공하는데, 유선 통신으로 이를테면, 전력선통신(PLC) 등을 사용할 수 있고, 무선 통신으로 이를테면, 지그비(Zigbee), 알에프(RF), 와이파이(WiFi), 3G, 4G, LTE, LTE-A, 와이브로(Wireless Broadband Internet) 등을 사용할 수 있다. The
가로수 혼촉 예측부(160)는 상기 가로수 자료 수집부(110), 전신주 자료 수집부(120), 날씨정보 수집부(130) 및 위치정보 수집부(140)가 수집한 데이터들을 통합 분석하여 특정 지역에 설치된 전신주의 가로수 등의 수목으로 인한 혼촉 발생 여부 및 혼촉 발생 정도 등을 예측한다. The roadside
이를 부연설명 하면, 가로수 혼촉 예측부(160)는 상기 가로수 자료 수집부(110)를 통해 수집된 가로수 자료 관련 정보를 분석하여 가로수 성장 속도에 대한 1년간 평균 높이 및 넓이를 계산하는데, 이 경우 날씨정보 수집부(130)에서 수집된 가로수가 분포된 지역의 다년간(바람직하게는 1년간) 기상정보(이를테면, 날씨 정보, 풍향정보, 풍속정보, 온도정보, 습도정보, 안개정보, 일사량정보, 강설량정보, 강우량정보 등)가 활용되어 지역별 1년간 가로수 평균 성장 속도를 계산할 수 있다. In other words, the roadside
또한 가로수 혼촉 예측부(160)는 전신주 자료 수집부(120)에서 수집된 일정 지역에 설치된 전신주의 고압선(중성선) 높이와 계산된 가로수 성장에 대한 높이를 비교 분석하여 혼촉 발생 여부, 혼촉 발생 예상 시기, 혼촉 발생 정도(상, 중, 하) 등을 예측한다. In addition, the roadside
유지보수 수행부(170)는 상기 가로수 혼촉 예측부(160)에서 예측된 특정 지역의 전신주의 고압선(중성선)의 혼촉발생 예측 정보를 토대로, 해당하는 가로수의 가지를 언제 잘라주고 정비해야 하는 등의 유지 보수 업무를 수행한다. The
이 경우 혼촉발생 예측 정보는 특정 지역의 전신주 및 가로수의 위치정보, 혼촉 발생 여부, 혼촉 정도(전신주의 고압선에 가로수의 가지가 접촉하는 면적에 따라 상, 중, 하 단계로 구분), 혼촉 발생 예상 시기 등에 정보를 포함한다. In this case, the predicted information of the occurrence of the inconveniences is the location information of the telephone poles and avenues in a specific area, the occurrence of the incongruity, the degree of intercommunication (the upper, middle, and lower sections are classified according to the areas where the branches of the trees are in contact with the high- And information on the time period.
만일 혼촉 정도가 심각하여(상 단계) 1선 지락 사고 발생 가능성이 크다고 판단된 경우, 유지보수 수행부(170)는 해당하는 지역의 수목 관리자 단말(200)로 차등적인 경보 신호(이를테면, 혼촉 정도가 상 단계에 해당할 경우, 하 단계에 해당할 경우에 비해 경보 수단, 경보 간격 등을 차등적으로 운영)를 우선적으로 자동 발송하여, 신속한 유지 보수 업무가 수행될 수 있도록 함이 바람직하다. If it is determined that the probability of occurrence of a 1-line ground fault is high due to a severe degree of interference, the
디스플레이부(180)는 특정 지역의 전신주 및 가로수의 위치를 디지털 맵(map) 상에 표시하는데, 이 경우 혼촉 정도에 따라 색깔을 달리하여(이를테면, 상 --> 붉은색, 중---> 노란색, 하 ---> 녹색) 혼촉 발생 지역을 아이콘으로 표시하여, 유지 보수 업무의 우선 순위 등을 결정하는 데 활용될 수 있도록 함이 바람직하다. The
제어부(190)는 가로수 자료 수집부(110), 전신주 자료 수집부(120), 날씨정보 수집부(130), 위치정보 수집부(140), 통신부(150), 가로수 혼촉 예측부(160), 유지보수 수행부(170) 및 디스플레이부(180)를 제어한다. The
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다. While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit of the invention.
100 : 빅 데이터 기반 혼촉 예측시스템
110 : 가로수 자료 수집부
120 : 전신주 자료 수집부
130 : 날씨정보 수집부
140 : 위치정보 수집부
150 : 통신부
160 : 가로수 혼촉 예측부
170 : 유지보수 수행부
180 : 디스플레이부
190 : 제어부100: Big data-based coincidence prediction system
110: a roadside tree data collection unit
120: Telephone pole data collection unit
130: weather information collecting unit
140: Position information collecting unit
150:
160:
170: Maintenance &
180:
190:
Claims (5)
빅 데이터(big data)의 정보를 이용하여 가로수 성장에 대한 1년간 평균 높이를 계산하고, 계산된 가로수의 높이와 상기 전신주의 고압선 높이를 비교 분석하여 혼촉발생 예측 정보를 제공하는 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템을 구비하며,
상기 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템은,
일정 지역에 설치된 전신주의 고압선 높이에 관한 정보를 수집하는 전신주 자료 수집부;
상기 전신주 주변의 가로수의 종류에 관한 정보를 수집하는 가로수 자료 수집부;
상기 가로수가 설치된 지역의 기상정보를 기상청 서버와 연계하여 수집하는 날씨정보 수집부;
상기 전신주가 설치된 위치 및 상기 가로수가 분포된 지역의 위치 정보를 수집하는 위치정보 수집부;
상기 전신주 자료 수집부, 상기 가로수 자료 수집부, 상기 날씨정보 수집부 및 상기 위치정보 수집부를 통해 수집된 빅 데이터를 통합 분석하여 상기 혼촉발생 예측 정보를 제공하는 가로수 혼촉 예측부;
상기 혼촉발생 예측 정보를 토대로 혼촉발생 우려 또는 혼촉이 이미 발생된 전신주에 대한 유지 보수 업무 계획 및 유지 보수를 수행하도록 명령하는 유지보수 수행부;
특정 지역의 전신주 및 가로수의 위치를 디지털 맵(map) 상에 표시하고, 혼촉 정도에 따라 색깔을 달리하여 혼촉 발생 지역을 아이콘으로 표시하는 디스플레이부; 및
상기 전신주 자료 수집부, 상기 가로수 자료 수집부, 상기 날씨정보 수집부, 상기 위치정보 수집부, 상기 가로수 혼촉 예측부, 상기 유지보수 수행부 및 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 혼촉발생 예측 정보는,
상기 전신주 및 상기 가로수의 위치정보, 혼촉 발생 여부, 혼촉 정도 및 혼촉 발생 예상 시기 정보를 포함하며,
상기 혼촉 정도는,
상기 전신주의 고압선에 상기 가로수의 가지가 접촉하는 면적에 따라 상, 중, 하 단계별로 제공하고,
상기 유지보수 수행부는,
상기 혼촉 정도가 상 단계에 해당하는 경우, 경보 수단 및 경보 간격에 있어서 하 단계일 경우에 비해 차등적인 알람 신호를 해당 지역의 수목 관리자 단말로 자동 전송하는 것을 특징으로 하는 전신주 고압선의 가로수 혼촉으로 인한 전기사고 예방을 위한 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템. In order to increase the efficiency of the maintenance work of the electric pole and the prevention of the electric accident caused by the interference of the high voltage cable of the pole with the branches of the roadside trees around,
Big data-based cohesion prediction, which calculates the average height for a year's line growth using information of big data, and provides the predicted information of the occurrence of a collision by comparing the height of the calculated line number with the height of the high- System,
The big data-based mixed-
A telephone pole data collection unit for collecting information about a height of a high-voltage cable of a telephone pole installed in a predetermined area;
A roadside data collection unit for collecting information on the type of avenue near the electric pole;
A weather information collecting unit for collecting the weather information of the area where the roadside tree is installed in connection with the weather agency server;
A location information collecting unit for collecting location information of the location where the telephone pole is installed and the area where the street number is distributed;
A roadside tree intercept prediction unit for providing the interlocking prediction information by integrally analyzing the big data collected through the telephone network data collection unit, the roadside data collection unit, the weather information collection unit, and the location information collection unit;
A maintenance performing unit for instructing to perform maintenance work plan and maintenance for the telephone poles in which there is a possibility of occurrence of a troublesome occasion or a problem of collision on the basis of the perceived occurrence occurrence prediction information;
A display unit displaying a location of a telephone pole and a street number in a specific area on a digital map and displaying an area in which a blinking area is generated by changing the color according to the degree of blinking; And
A street information collecting unit, a weather information collecting unit, a location information collecting unit, a street-line intercept prediction unit, a maintenance performing unit, and a control unit for controlling the display unit,
Wherein the occurrence information
Information on the position of the telephone pole and the street number, whether or not a touched area is generated, the degree of touched area,
The above-
According to an aspect of the present invention,
The maintenance performing unit may include:
Wherein the alarming means and the alarm interval are automatically transferred to the tree manager terminal of the corresponding area when the degree of interference corresponds to the upper level. A Big Data - Based Conflict Prediction System for Electric Accident Prevention.
상기 가로수가 설치된 지역의 1년간 날씨 정보, 풍향정보, 풍속정보, 온도정보, 습도정보, 안개정보, 일사량정보, 강설량정보 또는 강우량정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 전신주 고압선의 가로수 혼촉으로 인한 전기사고 예방을 위한 빅데이터 기반 혼촉예측 시스템.
2. The method according to claim 1,
Wherein the roadside information includes weather information, wind direction information, wind speed information, temperature information, humidity information, fog information, solar radiation amount information, snowfall amount information, or rainfall amount information for one year in the area where the roadside tree is installed. A Big Data Based Confusion Prediction System for Prevention.
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KR1020160167925A KR101823652B1 (en) | 2016-12-09 | 2016-12-09 | A big data-based contact prediction system for prevention of electric accident due to the contact the roadside tree with high-voltage wire of electric poles |
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